Nos services en RAG et ingénierie du contexte
Architecture & implémentation RAG
De l’ingestion documentaire et la stratégie de chunking au pipeline de retrieval et à l’intégration modèle : nous concevons des architectures RAG qui fonctionnent en production, pas seulement dans une démo avec quelques documents soigneusement sélectionnés.
Retrieval hybride
La recherche purement sémantique manque les termes exacts. La recherche purement lexicale passe à côté du contexte. Nous combinons les deux, enrichis par un re-ranking Reciprocal Rank Fusion, pour un retrieval performant sur les questions conceptuelles, les noms de produits spécifiques et les codes techniques.
Knowledge infrastructure et approche data as a product
La qualité des réponses des agents IA dépend de la qualité des données qu’ils consultent. Nous concevons des infrastructures de connaissance où les équipes métier gèrent et enrichissent leurs propres données, non comme un exercice technique, mais comme partie intégrante de leur travail quotidien. Cela maintient votre IA à jour sans créer une dépendance centrale aux données.
Pipelines documentaires et intégration des sources
La connaissance est dispersée entre sites web, manuels PDF, CMS, SAP ou Salesforce. Nous construisons des pipelines automatisés qui fusionnent ces sources, les normalisent et les rendent disponibles pour votre agent IA, en incluant la gestion des versions et l’attribution des sources.
Ingénierie du contexte et architecture des prompts
La qualité d’une réponse RAG dépend de bien plus que la qualité du retrieval. Nous concevons le stack de contexte complet : quelles informations le modèle reçoit, dans quel ordre, avec quelles instructions, et comment évaluer et améliorer ces décisions de manière systématique.
Evaluation RAG et amélioration de la qualité
Votre plateforme IA répond-elle correctement aux questions qui arrivent ? Nous construisons des pipelines d’évaluation automatisés basés sur la pertinence, l’exactitude et l’attribution des sources, afin que vous puissiez mesurer et piloter l’amélioration de la qualité.
Discutons de vos besoins en matière de RAG et d’ingénierie du contexte
Notre approche du RAG et de l’ingénierie du contexte
Le RAG est une discipline d’architecture de la connaissance. La qualité de votre couche de retrieval dépend directement de l’infrastructure de connaissance sur laquelle elle repose : comment les documents sont ingérés, structurés et maintenus à jour. Lorsque cette base est solide, vos agents IA fournissent des réponses fiables et traçables aux questions qui arrivent. Notre approche couvre l’ensemble de la couche de connaissance, de l’intégration des sources et la qualité des données jusqu’à l’évaluation et l’amélioration continue.
L’ingénierie du contexte commence dès l’ingestion
La plupart des problèmes de RAG sont en fait des problèmes d’ingestion. Comment vous découpez les documents, comment vous traitez les tableaux et les données structurées, comment vous gérez les conflits de version entre les sources. Ces décisions déterminent la qualité du retrieval avant même qu’une seule requête utilisateur ne soit exécutée. Nous concevons la stratégie d’ingestion comme une décision d’architecture, pas comme un simple paramétrage.
Une infrastructure de connaissance sous responsabilité métier
Quand les expert·e·s métier peuvent gérer les sources de connaissance qu’ils maîtrisent, la qualité des données s’améliore structurellement. Nous concevons des infrastructures de connaissance selon le principe data as a product : les équipes métier gèrent et enrichissent leurs propres données via des interfaces structurées, sans dépendre d’un data engineer central pour chaque mise à jour.
Une seule couche de connaissance, plusieurs voies d’accès
La même infrastructure de connaissance doit être accessible à un chatbot client, un outil interne de conseil ou un workflow agentique, sans reconstruire la logique de retrieval à chaque fois. Nous concevons la diffusion de la connaissance comme une couche composable, accessible via API, MCP ou CLI selon les besoins de chaque système qui l’utilise.
Pourquoi travailler avec nous ?
Du RAG de production, pas du RAG de démo
Construire un système RAG qui fonctionne dans une démo est simple. Le faire fonctionner sur une collection documentaire réelle est un tout autre défi. Pour SBB, nous avons indexé plus de 1 000 documents pour trois assistants sectoriels. Pour Etex, nous avons combiné recherche sémantique, BM25 et RRF dans une plateforme de service client en production.
Architecture de la connaissance et architecture IA
Là où la plupart des fournisseurs IA pensent en termes de modèles, nous pensons en termes de données. Le RAG est avant tout une question d’architecture de la connaissance : comment structurer les sources, qui les gère, comment les maintenir à jour ? Nous apportons la profondeur d’intégration nécessaire pour connecter SAP, Salesforce, ContentHub et votre CMS à la couche de connaissance de votre agent IA.
De la décision d’architecture au business case
Le retrieval hybride peut sembler technique. Le résultat, lui, est très concret : moins d’hallucinations, moins de tickets escaladés vers le support humain, de meilleurs scores de satisfaction. Nous vous aidons à faire cette traduction, afin de justifier vos choix d’architecture en interne.
L’expertise AIECC au service de chaque projet
Les patterns que nous avons développés chez SBB pour la partition de connaissances sectorielles, nous les adaptons chez Etex pour des données produits multi-marques. Notre AI Engineering Competence Centre garantit que les enseignements d’architecture circulent entre les projets, pour que le vôtre aussi bénéficie de ce que nous avons déjà appris.
